környezetpolitikájában– környezetorientált vállalati gyakorlat
15. fejezet - Gazdaságmatematikai módszerek
A stratégiai tervezés során sokszor alkalmazunk módszereket a gazdaságmatematika témaköréből. Bár ma, a számítástechnika eszközeivel ezeknek a módszereknek az alkalmazása nagyon leegyszerűsödött, a logikai gondolkodás érdekében nem árt ezeknek a módszereknek megismerni a manuális hátterét is. A 13.1. fejezetben már szerepelt, hogy az előrejelzésekhez gazdaságmatematikai módszereket is alkalmazunk. Ezek közül a leggyakoribbak:
1. 15.1. Gyakoriság és eloszlás
Azt minden stratégának tudnia kell, hogy az értékeléséhez felhasznált adatsorok, egyes adatai mennyire megbízhatóak, milyen gyakoriságúak és milyen eloszlást mutatnak.
A laikusok által felhozott példák sok esetben félrevezetésre adnak lehetőséget, hiszen egy idősorból kilógó egyedi szélsőséges példára való hivatkozás általánosításhoz vezethet, és ez után a társadalmi köztudatban állandósulva úgy néz ki, mintha az időszakban kizárólag ez az érték lenne mértékadó. Ezt a hibát a stratégia készítésénél nem követhetjük el.
A másik hiba, hogy a statisztikai adatokat a trendvonal közvetlen környezetébe eső értékekkel azonosítják, és nem veszik figyelembe azokat a szóródásokat, melyeket egyes adatok jelentenek. Sok esetben egy-egy adatsor 10-15 %-ban is tartalmazhat olyan értékeket, melyek a trend függvényből akár 15-20 %-kal is eltérhetnek.
Ezeknek az értékeknek a figyelmen kívül hagyása erősen veszélyezteti a stratégiai terv megvalósítását.
A feladat megértéséhez vegyünk egy egyszerű példát.
Statisztikai adatokból a hulladéklerakók befogadóképessége (területe) és darabszáma táblázatban megadható.
Egyik megyének adatai szerint az ott előforduló hulladéklerakók a következő gyakoriságot mutatják: (A megye 184 települése közül 153 (83 %) küldte vissza a kérdőíveket)
Gyakorisági sor a hulladéklerakókra a 15.1. táblázat szerint:
2. 1
15.1. táblázat
-Befogadóképesség, terület (ha) Lerakók száma
1 ha alatt 1
1-2 ha 23
2-5 ha 25
5-10 ha 15
10-20 ha 6
20 ha fölött 4
Az adatokat grafikusan is ábrázolva:
A diagram jellemző pontjait összekötve egy görbét képezünk, melyet gyakorisági görbének nevezünk. (15.1.
ábra).
Gazdaságmatematikai módszerek
15.1. ábra. A gyakorisági görbe
A gyakorisági görbe jellemző pontjait mutatja a 15.2. ábra.
15.2. ábra. A gyakorisági görbe jellemző pontjai
A statisztikai sokaság leggyakrabban előforduló értéke a módusz. A módusz a legáltalánosabb, a legjellemzőbb, a tipikus érték. Úgy is mondhatjuk, hogy a módusz értéke a gyakorisági görbe maximumához tartozó „x” érték.
Jele: M0 .
A gyakorisági görbe másik jellemző pontja a medián. A medián az, az érték, amely felezi a gyakorisági görbe alatti területet, azaz az ennél kisebb és nagyobb értékű tagjai a statisztikai sornak azonos számúak. Jelölése: ME. Harmadik jellemző pont: , mely felezi a görbe kezdőpontjához és végpontjához tartozó x1 és xn értékeket. Azaz számtani középértéket képez a statisztikai sor elemeinek adatainál.
Ha az 50. ábra adatait veszem, akkor példaként: a módusz értéke valahol 3,3 nál van, a medián értéke 5,5 ha-nál, az értéke pedig 10 ha-nál található.
A módusz szempontjából több eset fordulhat elő:
1. Nincs módusz abban az esetben, ha a statisztikai sor tagjának előfordulási gyakorisága közel azonos. Pl. egy szűrőcsalád minden méretében ugyanannyi darabra van szükség.
2. Több módusza van a sornak. Ez, pl. a szezonális eladásokból következik, vagy pl. a városi közlekedésből eredő ózonterhelés a nyári meleg napszakra koncentrálódik, ezért évenként ismétlődik a módusz. Két módusz esetén bimodálisnak, több módusz esetén polimodálisnak nevezzük. Ha ezek közül a móduszok közül van egy kiemelkedő, a többi nagyjából alárendelt, akkor főmóduszról és almóduszokról beszélünk.
3. Az egy móduszú eloszlási görbének egy csúcsa van, unimodális gyakorisági görbének nevezzük. A stratégiában alkalmazott statisztikai adatok többsége ebbe a kategóriába tartozik.
4. Előfordul a statisztikai adatsorban, hogy található valamilyen szélső érték, amelynek nagysága a módusz értékét nem befolyásolja. Ilyen érték lehet, ha egy kampány idején a szemétgyűjtési akció keretében a begyűjtött papírhulladék mennyisége egy rövid időszakban akár a tízszeresére is megnőhet. Nyilvánvaló, hogy a statisztika szempontjából ez nem jellemző érték.
Az egy móduszú gyakorisági sorok lehetnek:
- szimmetrikus és - aszimmetrikus sorok.
A környezetvédelemben leginkább az aszimmetrikus sorok fordulnak elő. Stratégiáról lévén szó, a társadalmi és gazdasági jelenségek között is az aszimmetrikus sorok a jellemzők.
1. A szimmetrikus gyakoriságú görbék (Gauss eloszlás) esetén Mo = ME = , a görbe a móduszra szimmetrikus (15.3. ábra).
15.3. ábra. Gauss eloszlás
2. Bal oldali aszimmetria esetén , a görbe legnagyobb értéke bal felé eltolódik. Bal oldali aszimmetria várható minden olyan esetben, amikor a mennyiségi ismérv alsó határát szigorúbb törvények határozzák meg, mint a felsőt. Bal oldali aszimmetria található, pl. a finanszírozási előirányzatoknál, mert itt szigorúbb előírások rögzítik a minimumot, mint az esetleges „túltámogatást” (15.4. ábra).
15.4. ábra. Baloldali aszimmetria
3. Jobboldali aszimmetria esetén . A legnagyobb érték jobbra tolódik. Jobb oldali aszimmetria várható minden olyan esetben, amikor a felső határértéket szigorúbb törvények határozzák meg (pl. a szennyezőanyag-kibocsátás határértéke). A jobboldali aszimmetriát a 15.5. ábra mutatja be:
15.5. ábra. Jobboldali aszimmetria
Nézzük meg a gyakorisági görbék felhasználásával egy konkrét környezetvédelmi fejlesztés megvalósításában a stratégiai tervezés jelentőségét.
Egy településen az idő függvényében fokozatosan emelkedik a lakosság érdekeltsége és érdeklődése a levegőtisztaság-védelem iránt. Az érdeklődés növekedése egy lineáris függvénnyel (egyenessel) jellemezhető.
Az adatok eloszlása pedig jobboldali aszimmetriát mutat.
A rendelkezésre álló K+F eszközök trendje a fejlesztés megvalósítása során logisztikai görbével jellemezhető, az értékek eloszlása pedig baloldali aszimmetriát mutat.
Kicsit torzítva a példát a 15.6. ábrán bemutatott helyzetek alakulhatnak ki:
Gazdaságmatematikai módszerek
15.6. ábra. Példa a környezetvédelmi fejlesztés stratégiai megalapozására A 15.6. ábra alapján négy eset lehetséges.
1. Ha késik a K+F támogatás, és kisebb a lakossági érzékenység. Stratégiailag nem jelent nehéz feladatot, de számolni kell azzal, hogy a késedelmes támogatás a politikailag „felcukkolt” emberekben hirtelen kampányszerűen növelni fogja a társadalmi érzékenységet (b, b’).
2. Ha késik a K+F támogatás, de nagyobb a lakossági érzékenység. Ebben az esetben fontos stratégiailag a társadalom visszafogása, és a saját ráfordítás növelésével kell számolnia (a, b’).
3. A K+F eszközök időben hamarabb állnak rendelkezésre, de kisebb a lakosság érzékenysége, ill. lassúbb a társadalom reakciója. Egy jó stratégiai terv ilyenkor gondoskodik a fölös források jó hasznosításáról (b, a’,).
4. A K+F eszközök időben hamarabb állnak rendelkezésre és a társadalmi érzékenység is nagyobb. Ez esetben a fejlesztésre hamarabb és többet kell áldozni, a stratégia nagymértékben segítheti a fejlesztést végrehajtó presztizsét (a, a’).
3. 15.2 Trendszámítás
Ahhoz, hogy jó stratégiai tervet tudjunk készíteni, ismernünk kell mind a mikrokörnyezeti, mind makrokörnyezeti jelenségek időbeli alakulását. Pl. árvizek levonulása, vízállások, vízhozamok, szennyezések változása, pénzforrások növekedési vagy csökkenési tendenciái, a lakosság odafigyelésének változása, érdekeltségek alakulása stb.
A jelenségek egy része sztochasztikus, más része valamilyen időbeli szabályozottságot mutat. A stratéga munkájában mindig használ idősorokat, és azokat statisztikai módszerekkel elemzi. Három alapesetet különböztetünk meg.
a. Az idősor alapirányzata a trend, a tartósan tapasztalható tendencia.
b. Periódikus, idényszerű változások. Ilyenek a meteorológiai ciklusok, vagy egy-egy gazdasági ciklus változásai.
c. Véletlenszerű változások, melyek figyelembevételét elsősorban a kockázati számításoknál kell szorgalmazni más eszközökkel, mint a determinált folyamatoknál. Ezeknél alapvetően az eredő, a végeredmény a meghatározó.
Egy adott idősor trendjének meghatározására három módszert mutatok be.
Ez a három módszer:
a. grafikus eljárás,
b. mozgó átlagok módszere, c. analitikus módszer.
a.) Trend meghatározása grafikus módszerrel:
Az idősor alapirányzata, azaz a trend meghatározása az esetek többségében a legegyszerűbb módon grafikus módszerrel történhet. Vegyünk alapul egy idősort, mely egy üzem hulladék-kibocsátására vonatkozik. Példaként tekintsük a 15.2. táblázat adatait:
15.2. táblázat
-Évek 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Keletkező hulladék (t), (m3 )
50 82 95 70 100 120
Ábrázoljuk ezt egy koordinátarendszerben, majd a feltüntetett és összekötött értékekre fektessünk rá egy görbét, esetleg egyenest, mely trendvonal alatt és fölött lévő területek összege egyenlő, vagy legalábbis közel egyenlő (15.7. ábra)
15.7. ábra: Trend grafikus meghatározása
b.) Trend számítása a mozgó átlagok módszerével:
Talán ez a leginkább elterjedt módszer, egyszerű, gyors, de egyáltalán nem tekinthető primitívnek. Hátránya, hogy a kiegyenlített idősor kevesebb adatot tartalmaz, mint az eredeti, és nem kapunk eredményként analitikusan elemezhető és megfogalmazható görbét.
A mozgó átlagolás módszere azon alapul, hogy a trendet az eredeti idősor tagjainak dinamikus átlagonként állítjuk elő. A mozgó átlagolás módszere elsősorban a szezonális változások értékelésére alkalmas, pl. egy nyaralótelep szennyvízkibocsátásának idősorát ezzel a módszerrel jól lehet értékelni.
Nézzük meg először a módszert a 15.3. táblázat szerint.
Az idősor értékei t=1-n időpontokban y1….yn. Ezek az un. első trendértékek. Ezekből a trendértékekből képezzünk 3-5-7 stb. tagú csoportokat, melyeket átlagolva kapjuk meg - második trendértéket - a mozgó átlagokat. Ugyanezt a módszert követve haladhatunk tovább, és nagyon sok első trendérték (pl. több ezer adat) esetén, akár harmadik, vagy negyedik trendértékeket is képezhetünk.
15.3. táblázat
-Időszak v. időpont
t
Idősor adatai yt
Mozgó összegek öt
Mozgó átlagok
t
1 y1 - -
2 y2 ö2 = y1 + y2 + y3 2=ö2/3
3 y3 ö3 = y2 + y3 + y4 3=ö3/3
Gazdaságmatematikai módszerek
Időszak v. időpont
t
Idősor adatai yt
Mozgó összegek öt
Mozgó átlagok
t
... ... ... ...
n-1 yn-1 ön-1 = yn-2 + yn-1 + yn n-1=ön-1/3
n yn - -
Minél több tagú a mozgó összeg, annál pontosabb a számítás, de a trend eleje és vége hiányos és meghatározhatatlan lesz. A trendértékekben gyakran érezhetők véletlenszerű adatok. Ezek kiszűrésére a mozgó átlagolás alkalmas.
Ugyancsak alkalmas a periodikus változások hatásának kiszűrésére is, ha az átlagokat a periodika szerint képezzük (15.8. ábra).
15.8. ábra. Trendszámítás mozgó átlagolással c.) Trend számítása analitikus módszerekkel:
A lineáris és a nem lineáris trendek számítására analitikus módszerek is vannak. Gyakorlatunkban leginkább a lineáris trendek analitikus módszerét alkalmazzuk, azaz meghatározzuk annak az egyenesnek az egyenletét, amely megítélésünk szerint a tartós irányzat jellegét a legjobban közelíti meg. Ez egy matematikai feltételnek, a
„legkisebb négyzetek” elvének tesz eleget.
A legkisebb négyzetek elve alapján a trendfüggvény a következő feltételt elégíti ki:
minimum ahol:
yi: az eredeti idősor értékei
yi': a trendfüggvénnyel kiegyenlített idősor értékei n: az idősor tagjainak száma
Az 15.9. ábrán lévő trendfüggvény
ahol:
a – az y tengelyből kimetszett szakasz b – az egységnyi x-re eső meredekség (y) x – az idő
A feladat az egyenes egyenletének meghatározása, azaz „a” és „b” értékek meghatározása. A feltételrendszerbe behelyettesítve a trendfüggvényt.
minimum
A szélső érték létezésének szükséges feltétele, hogy a parciális deriváltak értéke legyen. Azaz
és
A deriválás elvégzése után a következő normál egyenletekhez jutunk:
(15.1)
Az egyes pontok értékének ismeretében az összegeket táblázatosan számítjuk a 15.4 táblázat szerint:
i xi yi xiyi xi
2
1 x1 y1 x1y1 x1
2
2 x2 y2 x2y2 x2
2
... ... ... ... ...
Σi Σ yi Σ xi yi Σ xi2
A koordinátarendszert – a számítás egyszerűsítésére – eltoljuk úgy, hogy Σxi = 0 legyen. Ez azt jelenti, hogy az idősorok egyenesét „x” tengely mentén, azzal párhuzamosan eltolom, hogy pozitív és negatív irányban is azonos számú elem legyen (15.10. ábra)
Gazdaságmatematikai módszerek
15.10. ábra. xi = 0 transzformáció Ha Σ xi = 0, akkor
Σ yi = n*a Σ xiyyi = bΣxi2
Ebből a két egyenletből
és
A trendvonalnak ez a legegyszerűbb, és számításainkba leggyakrabban előforduló formája. A lineáris trenden kívül exponenciális, hiperbolikus, parabolikus és logisztikus trendeket is ismerünk. A teljesség igénye nélkül ezekről csak néhány szót említek.
Az exponenciális trend a relatív változás állandóságát fejezi ki. Az első tag értéke yo, a másodiké yo •b, a harmadiké: yo•b2, azaz minden tag az előzőtől egy „b” tényezőjű szorzattal különbözik. Általános alakja Y = abx. A parabolikus trend (másodfokú, harmadfokú stb.) általános alakja: Y=a+bx+cx2. Másodfokú parabolával jellemezhető, ha a fejlődés intenzitása fokozatosan változik.
A logisztikus trendvonallal jellemezhető, pl. egy ország lakosság számának növekedése. Megrajzolásához tapasztalati adatok alapján kijelölnek három függvényértéket, és egy azokon átmenő, inflexiós ponttal
rendelkező görbét állítanak elő alapján, ahol m = ea+bx.
„k” az az érték, amely felé a harmadik szakaszban egyre lassabban közeledik az idősor értéke, x = idő, a lineáris függvény pedig „a” és „b” paraméterekkel jellemezhető.
4. 15.3. Technológia hatáselemzés (TA) a stratégiai tervezésben
A technológia hatáselemzés (angol szóhasználattal: Technology Assessment, rövidítve TA) fogalma és gyakorlata 30-35 évre nyúlik vissza. E tudományos igényű interdiszciplináris hatás-előrejelző vizsgálódást – az
élet által felvetett, megoldandó nagyjelentőségű kérdésekre válaszul – az Amerikai Egyesült Államokban dolgozták ki először azzal a céllal, hogy adott kérdésekben objektív (párt, szektor stb.), semleges információkkal segítsék a felsőszintű gazdasági-politikai döntéshozók munkáját. A TA vizsgálatok, elemzések arra próbálnak tudományos, szakmailag megalapozott választ adni, egy-egy nagyjelentőségű műszaki kutatási-, fejlesztési-, beruházási-, gazdasági- döntésnek milyen várható (szándékolt és nem szándékolt, közvetett és áttételes, azonnali vagy távlati) hatásaival kell számolni. A hatásokat igyekeznek a lehető legszélesebb értelemben (pl. műszaki-, ökológiai-, társadalmi-, gazdasági szempontból) szimulálni és gazdaságmatematikai módszerekkel megalapozni.
Az „indulás” óta eltelt negyed évszázad alatt a TA értelmezésének és gyakorlatának széles skálája alakult ki, és terjedt el a helyi sajátosságoknak megfelelően. Bár az újabb TA „filozófiák” lényegesen eltérnek a korábbi változatoktól, de ez nem jelenti azt, hogy ezek – csak azért, mert újabbak – valamiféle magasabbrendűséggel bírnának. Mind a régebbi megközelítéseknek (pl. felépült műszaki objektumok nem szándékolt vagy másodlagos hatása) mind az újabb TA megközelítéseknek (pl. kutatási-fejlesztési projektek lehetséges környezeti vagy társadalmi hatása) megvan a maguk létjogosultsága és eltérő szerepe.
Nem véletlen, hogy már a 70-es években a környezetvédelem váltotta ki a TA alkalmazásának szükségességét.
Az energiatermelés problémájának megoldását célzó kutatások mellett a biotechnológiai-, géntechnológiai-, környezetegészségügyi-kutatások, és ezekre alapozott technológiát politikai jellegű, esetenként országos szintű mérlegelést és döntést igényeltek.
Az első TA szervezet az Egyesült Államokban jött létre, alapvetően a környezetvédők és a K+F területen dolgozó tudósok nyomására (Office for Technology Assessment) Európában, a 90-es években gyorsult fel ez a folyamat.
Az évek során az egyes országokban kialakult nemzeti (parlamenti, kormányzati szintű) TA szervezetek két nagy csoportba sorolhatók. Egy részük a parlamentek felügyelete alá rendelve, a másik nagyobb részük a kormányokhoz (illetve adott minisztériumokhoz) rendelve működik. Vannak, un. köztes szervezetek is, melyek mindkét „fél” számára egyaránt dolgoznak. A „nemzeti” TA szervezetek mellett természetesen országonként eltérő mértékben számos tartományi szintű – TA munkát végző – vállalkozás, szerveződés is működik.
Stratégiai szempontból az egyik legfontosabb fejlemény, hogy vállalati szinten is megkezdődtek a TA vizsgálatok részben a „stratégiai menedzselés”, részben a fejlesztő kutatások területén. Ezek száma még nem nagy és elsősorban nagyvállalatokhoz kapcsolódnak.
Hazánkban a technológia hatáselemzés még gyermekcipőben jár, ugyanakkor a stratégiai tervezés szükségszerűsége automatikusan maga után vonja a TA vizsgálatok bevezetését is. Most a harmadik évezred elején, és az EU csatlakozás küszöbén Magyarországon a kihívás három területre vonatkozik (Hronszky I., László T. 1994):
Először: a TA-nak el kell érni, hogy szervezetein és hozzáértésén alapuló információs aktivitása jelentős szerephez jusson a politikai döntések demokratizálódása során a tudományos és a technikai fejlődésben. Ehhez a TA kompetenciájának és egész tevékenységének professzionalizálódása, és további erősödése többek között az egyik legfontosabb „hadműveleti feladat”. Más feladatok még: sokoldalú és intenzív kapcsolat kialakítása a működő szervezetek között.
Másodszor: stratégia, vagyis a társadalmilag és a környezetért felelősséget érző TA tevékenység váljon népszerűvé. Sürgetően fontos, hogy túljussunk a jelenleg még lappangó vagy nyilvános szembenálláson és azokon a falakon, amelyek sok helyen vannak még a kormány, illetve parlament által támogatott TA és az ipar között. Ha a termelő szféra s ezen belül különösen az ipar továbbra is távol marad a TA tevékenységtől, vagy egyenesen gátolja azt, akkor nem lesz túl pozitív a TA fejlődése, még inkább a hatása hazánkban és Európában.
Harmadszor: a környezetvédelmi feladatok végrehajtása egyértelműen megkívánja a TA szakszerű, intézményesített bevezetését. A jogharmonizáció révén megfogalmazott igények szigorú stratégiát kívánnak, s ennek a stratégiának csak a TA alapú elemzés ad biztos alapot.
Az USA képviselőháza Tudományos-kutatási és Fejlesztési Albizottságának akkori elnöke a technológiaelemzésnek a következő értelmezést adta: „A technika-hatásértékelés a politikai vizsgálat egy különleges formája, amely lehetővé teszi a politikusoknak a kiegyensúlyozott, szakmailag megalapozott állásfoglalást. Politikai lehetőségekre mutat rá, felbecsüli az alternatív intézkedések hatásait és bemutatja (lehetséges) eredményeiket. Olyan módszere az elemzésnek, amely rendszeresen értékeli a műszaki akciók,
Gazdaságmatematikai módszerek
programok természetét, jelentőségét, állását és következményeit. Az a feladata, hogy kimutassa e programok háromféle hatását: a kívánatost, a nemkívánatost és a bizonytalant.”
A TA tehát a tudomány és innovációpolitikának a korábbi igényeken túlmenő interdiszciplináris háttértudása és egyezkedési mechanizmusa, amely ma már a nemkívánatos és kívánatos társadalmi hatásokra tekintettel irányul alternatív problémamegoldásra. A korábban figyelembe vett műszaki javaslatok kedvezőbb alternatíváinak feltárására, vagy legalább ennek szükségességére figyelmeztet.
Az újabb tendenciáknak leginkább megfelelő értelmezése a következő: a technológia hatáselemzés (TA) a tudományos műszaki fejlődésnek és komplex következményeinek interdiszciplináris elemzéséből és ezen elemzések kiértékeléséből álló folyamat. Célja, hogy olyan információkat hozzon létre, amelyek segítik a tudományos-műszaki fejlődésen alapuló stratégiai tervezést. Minimalizálja az ökológiai, társadalmi stb.
kockázatokat, elősegítse a társadalmi konszenzus kialakulását.
A technológia hatáselemzés, mint tevékenységrendszer egyik osztályozási módja az elemzés tárgya szerint a következő:
• új, tudományos-műszaki eredmények által indukált TA vizsgálatok. Tárgyuk egy adott technika, vagy technológia kifejlesztésének és alkalmazásának várható következményei, hatásai széleskörű feltárása,
• konkrét projekthez (objektumhoz) kötött TA vizsgálatok. Egy adott térségben meghatározott technika alkalmazásából eredő következmények feldolgozása (pl. egy erőmű, egy vegyi üzem, egy autópálya telepítésének hatásai a környezetre, a városra, a társadalomra),
• problémaorientált TA elemzés. Aktuálisan jelentkező vagy előrelátható (definitív) társadalmi szükségletek, problémák megoldására különböző (technikai és nem technikai) stratégiák kidolgozása.
Társadalmi részvétel alapján a TA tevékenység háromféle lehet:
• reaktív (utólagos társadalmi hatásvizsgálat),
• projektív (előzetes feltáró társadalmi hatáselemzés),
• interaktív (a fejlesztők és a felhasználók együttműködésén alapuló társadalmi hatáselemzés).
Módszertani alapon a TA tevékenység négy nagy csoportját különböztetjük meg:
• tudományos műszaki-technikai számításokon, prognózisokon alapuló kvantifikálható hatás (következmény) elemzések, alternatívák. Ezek lényege a kiszámíthatóság, vagy adott megbízhatóságú valószínűségi becslés a műszaki-technikai hatásokat illetően,
• az élő és élettelen környezetet érő hatások vizsgálata, ökológiai hatások elemzése,
• gazdasági, gazdaságossági hatások elemzése (hatékonysági számítások, költség-haszon elemzések),
• társadalmi hatások vizsgálata, előrejelzése, a széles értelemben vett „társadalmi költségek” felmérése, előrevetítése egy adott cél megvalósítása mellett.
A TA tevékenységek a fejlett ipari országok többségében már beépültek az állami feladatok közé, az állami politika részévé váltak. Ezek az állami politikák az állami szféra, a szakértők és a nyilvánosság közötti viszony szempontjából három modellbe rendezhetők:
• instrumentális modell, mely a kutatás, a szakértés és a politikai döntéshozatal közvetlen összekapcsolásával jellemezhető. A TA a politikai döntéshozatal egyik eleme, mely a műszaki tudományos fejlődés eredményeinek becslését és értékelését végzi, alternatívák és változatok kidolgozásával, a folyamatok politikai szabályozását is tudományosan megalapozza, tudományos hátterét erősíti,
• az elitista modell, mely segítségével a politikai és közéleti vitákat un. „tudományos bíróságok” működésével korlátok közé szorítják. Ennél a modellnél a hagyományos döntési grémiumok (kormány, parlament) mellett rangos tudósokból hoznak létre olyan testületeket, melyek a K+F-ről szinte egy bírósági tárgyalás logikája szerint ítélkeznének.
• a participációs modell a TA munkába szervesen beépíti az érintett közösség és közvélemény reakcióit is.
Ezzel a TA egy konfliktusorientált társadalmi tanulási folyamat döntő részévé válik.
Nézzük meg egy egyszerű példán, hogy egy technológia hatáselemzés hogyan értelmezhető a környezetvédelmi fejlesztéseknél.
A cél az, hogy a műszaki fejlesztés eredményeként olyan terméket, technológiát vigyek ki az EU közös belső piacára, melynek környezetvédelmi innováció-tartalma magas, ugyanakkor költségei gazdaságossági szempontból optimálisak.
Kiindulásként a Kesselring féle tervérlelés módszerét használhatjuk, mely módszer leginkább a fejlesztési görbével és az un. „S” görbével jellemezhető. A fejlesztési görbe azt mutatja, hogy a műszaki érték fokozatos és tudatos fejlesztésével párhuzamosan hogyan kell törekedni a költségek csökkentésére, az „S” diagram pedig ábrázolja a műszaki érték és a gazdasági érték viszonyát.
Műszaki érték alatt a tényleges megoldásnak egy idealizált változathoz való viszonyszámát kell érteni. Ez az érték a konstrukció fejlesztésével, az innovációs hányad növelésével emelkedik, és megközelítheti az 1,0-es értéket. A gazdasági érték ugyancsak egy viszonyszám, mely az adott konstrukció és egy ideális termék, szolgáltatás költségeinek viszonyszámát jelenti. Így alakul ki az „S” diagramban ideális fejlesztési görbeként a
Műszaki érték alatt a tényleges megoldásnak egy idealizált változathoz való viszonyszámát kell érteni. Ez az érték a konstrukció fejlesztésével, az innovációs hányad növelésével emelkedik, és megközelítheti az 1,0-es értéket. A gazdasági érték ugyancsak egy viszonyszám, mely az adott konstrukció és egy ideális termék, szolgáltatás költségeinek viszonyszámát jelenti. Így alakul ki az „S” diagramban ideális fejlesztési görbeként a